（1）什么是执行计划
SQL是一种傻瓜式语言，每一个条件就是一个需求，访问的顺序不同就形成了不同的执行计划。Oracle必须做出选择，一次只能有一种访问路径。执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述。

（2）执行计划的选择

通常一条SQL有多个执行计划，那我们如何选择？那种执行开销更低，就意味着性能更好，速度更快，我们就选哪一种，这个过程叫做Oracle的解析过程，然后Oracle会把更好的执行计划放到SGA的Shared Pool里，后续再执行同样的SQL只需在Shared Pool里获取就行了，不需要再去分析。

（3）执行计划选定依据

根据统计信息来选择执行计划。

（4）统计信息
什么是统计信息： 记录数、块数等，具体查看dba_tables / dba_indexes

（5）动态采样

Oracle正常情况下会在每天的某段时间收集统计信息，对于新建的表，Oracl如何收集统计信息？采用动态采样。
set autotrace on
set linesize 1000
–执行SQL语句
–会出现dynamic sampling used for this statement(level=2)关键

(一)六种执行计划

Oracle提供了6种执行计划获取方法，各种方法侧重点不同：

选择时一般遵循以下规则：
1.如果sql执行很长时间才出结果或返回不了结果，用方法1：explain plan for
2.跟踪某条sql最简单的方法是方法1：explain plan for，其次是方法2：set autotrace on
3.如果相关察某个sql多个执行计划的情况，只能用方法4：dbms_xplan.display_cursor或方法6：awrsqrpt.sql
4.如果sql中含有函数，函数中有含有sql，即存在多层调用，想准确分析只能用方法5：10046追踪
5.想法看到真实的执行计划，不能用方法1：explain plan for和方法2：set autotrace on
6.想要获取表被访问的次数，只能用方法3：statistics_level = all

附录：

（0）Oracle如何收集统计信息

① Oracle会选择在一个特定的时间段收集表和索引的统计信息（默认周一至周五：22：00，周六周日：06：00），用户可自行调整，主要为了避开高峰期；
② 表与索引的分析有阈值限制，超过阈值才会自动进行分析。如果数据变化量不大，Oracle是不会去分析的；
③ 收集方式灵活。可针对分区表的某个分区进行，可采用并行机制来收集表和索引的信息；

如何收集统计信息
–收集表统计信息

exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'AAA', tabname => 'TEST02',estimate_percent =>
10,method_opt => 'for all indexed columns');

–收集索引统计信息

exec dbms_stats.gather_index_stats(ownname => 'AAA',indname => 'ID_IDX',estimate_percent =>
10,degree => '4');

–收集表与索引的统计信息

exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'AAA',tabname => 'TEST02',estimate_percent =>
10,method_opt => 'for all indexed columns',cascade => true);

（1）explain plan for

SQL> show user
     USER 为 "HR"
SQL> set linesize 1000
SQL> set pagesize 2000
SQL> explain plan for
2 select *
3 from employees,jobs
4 where employees.job_id=jobs.job_id
5 and employees.department_id=50;
已解释。

SQL> select * from table(dbms_xplan.display());

PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------
Plan hash value: 303035560
------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 45 | 4590 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 1 | MERGE JOIN | | 45 | 4590 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| JOBS | 19 | 627 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | INDEX FULL SCAN | JOB_ID_PK | 19 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | SORT JOIN | | 45 | 3105 | 4 (25)| 00:00:01 |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMPLOYEES | 45 | 3105 | 3 (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
filter("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
5 - filter("EMPLOYEES"."DEPARTMENT_ID"=50)
已选择19行。

优点：无需真正执行，快捷方便；
缺点：1.没有输出相关统计信息，例如产生了多少逻辑读，多少次物理读，多少次递归调用的情况；
2.无法判断处理了多少行；
3.无法判断表执行了多少次
 

（2）set autotrace on

用法：
命令作用
SET AUTOT[RACE] OFF 停止AutoTrace
SET AUTOT[RACE] ON 开启AutoTrace，显示AUTOTRACE信息和SQL执行结果
SET AUTOT[RACE] TRACEONLY 开启AutoTrace，仅显示AUTOTRACE信息
SET AUTOT[RACE] ON EXPLAIN 开启AutoTrace，仅显示AUTOTRACE的EXPLAIN信息
SET AUTOT[RACE] ON STATISTICS 开启AutoTrace，仅显示AUTOTRACE的STATISTICS信息

SQL> set autotrace on
SQL> select * from employees,jobs where employees.job_id=jobs.job_id and employees.department_id=50;
--输出结果（略）
-- ...
已选择45行。

执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 303035560
------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 45 | 4590 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 1 | MERGE JOIN | | 45 | 4590 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| JOBS | 19 | 627 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | INDEX FULL SCAN | JOB_ID_PK | 19 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | SORT JOIN | | 45 | 3105 | 4 (25)| 00:00:01 |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMPLOYEES | 45 | 3105 | 3 (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
filter("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
5 - filter("EMPLOYEES"."DEPARTMENT_ID"=50)
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
13 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
5040 bytes sent via SQL*Net to client
433 bytes received via SQL*Net from client
4 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
45 rows processed

优点：1.可以输出运行时的相关统计信息（产生多少逻辑读、多少次递归调用、多少次物理读等）；
            2.虽然要等语句执行完才能输出执行计划，但是可以有traceonly开关来控制返回结果不打屏输出；
缺点：1.必须要等SQL语句执行完，才出结果；
            2.无法看到表被访问了多少次；

（3）statistics_level=all

步骤一：ALTER SESSION SET STATISTICS_LEVEL=ALL;
步骤二：执行待分析的SQL
步骤三：select * from table(dbms_xplan.display_cursor(‘sql_id/hash_value’,null,’allstats last’));

SQL> alter session set statistics_level=all;
SQL> select * from employees,jobs where employees.job_id=jobs.job_id and employees.department_id=50;
--输出结果
--...
已选择45行。

SQL> set linesize 1000
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));

PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-----------
SQL_ID d8jzhcdwmd9ut, child number 0
-------------------------------------
select * from employees,jobs where employees.job_id=jobs.job_id and
employees.department_id=50
Plan hash value: 303035560
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | Reads | OMem |
1Mem | Used-Mem |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 45 |00:00:00.01 | 13 | 8 | |
| |
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------
| 1 | MERGE JOIN | | 1 | 45 | 45 |00:00:00.01 | 13 | 8 | |
| |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| JOBS | 1 | 19 | 19 |00:00:00.01 | 6 | 2 | |
| |
| 3 | INDEX FULL SCAN | JOB_ID_PK | 1 | 19 | 19 |00:00:00.01 | 3 | 1 | |
| |
|* 4 | SORT JOIN | | 19 | 45 | 45 |00:00:00.01 | 7 | 6 | 6144 |
6144 | 6144 (0)|
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMPLOYEES | 1 | 45 | 45 |00:00:00.01 | 7 | 6 | |
| |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-----
filter("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
5 - filter("EMPLOYEES"."DEPARTMENT_ID"=50)
已选择25行。

关键字解读：
1.starts：SQL执行的次数；
2.E-Rows：执行计划预计返回的行数；
3.R-Rows：执行计划实际返回的行数；
4.A-Time：每一步执行的时间(HH:MM:SS.FF)，根据这一行可知SQL耗时在哪些地方；
5.Buffers：每一步实际执行的逻辑读或一致性读；
6.Reads：物理读；

优点：1.可以清晰的从starts得出表被访问多少次；
            2.可以从E-Rows和A-Rows得到预测的行数和真实的行数，从而可以准确判断Oracle评估是否准确；
            3.虽然没有准确的输出运行时的相关统计信息，但是执行计划中的Buffers就是真实的逻辑读的数值；
缺点：1.必须要等执行完后才能输出结果；
            2.无法控制结果打屏输出，不像autotrace可以设置traceonly保证不输出结果；
            3.看不出递归调用，看不出物理读的数值

（4）dbms_xplan.display_cursor获取

步骤1：select * from table( dbms_xplan.display_cursor(‘&sql_id’) ); –该方法是从共享池得到
注释：
1.还有1种方法，select * from table( dbms_xplan.display_awr(‘&sql_id’) ); –该方法是从awr性能视图里面获取
2.如果有多个执行计划，可用以下方法查出：

select * from table(dbms_xplan.display_cursor('&sql_id',0));
select * from table(dbms_xplan.display_cursor('&sql_id',1));
*/
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor('5hkd01f03y43d'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID 5hkd01f03y43d, child number 0
-------------------------------------
select * from test where table_name = 'LOG$'
Plan hash value: 2408911181
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 2 (100)|
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 1 | 241 | 2 (0)|
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_TEST_1 | 1 | | 1 (0)|
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("TABLE_NAME"='LOG$')
19 rows selected

注释：如何查看1个sql语句的sql_id，可直接查看v$sql

优点：1.知道sql_id即可得到执行计划，与explain plan for一样无需执行；
            2.可得到真实的执行计划
缺点：1.没有输出运行的统计相关信息；
            2.无法判断处理了多少行；
            3.无法判断表被访问了多少次；
 

（5）事件10046 trace跟踪

步骤1：alter session set events ‘10046 trace name context forever,level 12’; –开启追踪
步骤2：执行sql语句；
步骤3：alter session set events ‘10046 trace name context off’; –关闭追踪
步骤4：找到跟踪后产生的文件（开启10046前先用‘ls -lrt’看一下文件，执行结束后再看哪个是多出来的文件即可）
步骤5：tkprof trc文件 目标文件 sys=no sort=prsela,exeela,fchela –格式化命令

详细demo可见《附录1：10046追踪demo》

优点：1.可以看出sql语句对应的等待事件；
            2.如果函数中有sql调用，函数中有包含sql，将会被列出，无处遁形；
            3.可以方便的看处理的行数，产生的逻辑物理读；
            4.可以方便的看解析时间和执行时间；
            5.可以跟踪整个程序包
缺点：1.步骤繁琐；
            2.无法判断表被访问了多少次；
            3.执行计划中的谓词部分不能清晰的展现出来
 

（6）awrsqrpt.sql

步骤1：@?/rdbms/admin/awrsqrpt.sql
步骤2：选择你要的断点（begin snap和end snap）
步骤3：输入要查看的sql_id

详细demo可见《附录2：使用awrsqrpt.sql查看执行计划》